Hoeveel vrijheid geef je een AI-agent in Customer Service?
Een AI-agent een e-mail laten voorbereiden is iets anders dan hem zelfstandig een klant laten antwoorden en een case laten sluiten.
Toch wordt bij AI vaak gesproken over één keuze: automatiseren of niet.
In Dynamics 365 Customer Service wordt die keuze veel genuanceerder. Microsoft laat organisaties steeds specifieker bepalen hoeveel autonomie Case Management Agent krijgt.
Microsoft werkt vanaf september 2026 bovendien niet meer met twee vaste Release Waves. Nieuwe ontwikkelingen worden voortaan continu gepubliceerd via de AI at Work Roadmap. Juist binnen Customer Service zien we daarbij niet alleen meer autonome mogelijkheden ontstaan, maar ook meer controle over wanneer AI wel en niet zelfstandig mag handelen.
De belangrijkste vraag wordt daardoor:
Hoeveel vrijheid past bij welk serviceproces?
Van uitgeschakeld tot volledig autonoom
Binnen Case Management Agent kan het automatiseringsniveau voor case resolution per line of business worden ingesteld.
Microsoft onderscheidt daarbij vier mogelijkheden:
- Disabled – de agent stelt geen e-mailantwoorden op.
- Shadow mode – de agent bepaalt wat hij zou doen, maar voert niets daadwerkelijk uit.
- Require agent confirmation – de agent stelt het antwoord op, maar een servicemedewerker controleert en verstuurt het.
- Full – de agent handelt de case automatisch af.
Dat maakt autonomie geen algemene instelling voor de hele klantenservice.
Een organisatie kan per type proces of line of business bepalen hoeveel verantwoordelijkheid AI krijgt.
Eerst kijken wat AI zou doen met Shadow Mode
Voor organisaties die nog niet direct autonome service willen inschakelen, is Shadow mode misschien wel de interessantste instelling. Case Management Agent draait dan mee op echte cases en voorspelt onder andere:
- Wat de intentie van de klant is
- Welke actie nodig is
- Welk antwoord de agent zou geven
Maar er wordt geen e-mail verstuurd en geen record aangepast. De resultaten kunnen achteraf worden beoordeeld. Shadow Mode is momenteel een previewfunctionaliteit. Dat maakt het mogelijk om eerst te onderzoeken:
Hoe vaak maakt de agent dezelfde keuze als onze medewerkers? Waar gaat het goed? En bij welke cases willen we menselijke controle behouden?
Menselijke controle blijft een bewuste keuze
Een volgende stap is Require agent confirmation.
Bij deze instelling analyseert Case Management Agent de case, herkent de klantintentie en bepaalt welke informatie nodig is om tot een oplossing te komen. Op basis daarvan kan de agent een e-mailantwoord voorbereiden. De servicemedewerker controleert het voorstel en bepaalt uiteindelijk of het antwoord wordt verstuurd.
Dat betekent dat AI al een groot deel van het werk kan overnemen:
- De klantvraag interpreteren
- Bepalen welke informatie nog ontbreekt
- Relevante case- en klantinformatie verzamelen
- Een passend antwoord formuleren
- Een vervolgstap of oplossing voorbereiden
De medewerker hoeft dus niet meer vanaf nul te beginnen, maar blijft verantwoordelijk voor het laatste beslismoment.
Dat is vooral interessant bij processen die grotendeels voorspelbaar zijn, maar waarbij een fout nog steeds merkbare gevolgen kan hebben. Denk aan:
- Klantvragen waarin bedragen, contractvoorwaarden of afspraken worden genoemd
- Uitzonderingen op standaardbeleid
- Situaties met gevoelige of belangrijke klantinformatie
- Communicatie waarbij toon en context belangrijk zijn
- Cases waarbij AI voldoende informatie heeft, maar menselijke beoordeling gewenst blijft
Ook wanneer aanvullende informatie nodig is, kan Case Management Agent een conceptmail opstellen met de vragen die nog aan de klant moeten worden gesteld. De medewerker beoordeelt die communicatie voordat deze wordt verzonden. Zodra de klant reageert, kan de agent de nieuwe informatie opnieuw verwerken en een volgende stap voorbereiden.
Daarmee ontstaat een samenwerking waarbij AI het uitzoek- en schrijfwerk doet en de medewerker controle houdt over het klantcontact.
Wanneer is Full automation wél logisch?
Bij Full gaat Case Management Agent verder.
De agent kan cases automatisch oplossen en, afhankelijk van het ingerichte proces, communicatie versturen zonder dat iedere actie eerst door een medewerker wordt bevestigd.
Ook bij case follow-up en afsluiting ondersteunt Microsoft volledige automatisering. De agent kan bijvoorbeeld automatisch opvolgmails sturen en een case sluiten wanneer een klant na het ingestelde aantal contactmomenten niet reageert.
Volledige autonomie past vooral bij processen die:
- Duidelijk en herhaalbaar zijn
- Weinig uitzonderingen kennen
- Betrouwbare data gebruiken
- Duidelijke beslisregels hebben
- Een beperkt risico hebben wanneer AI een fout maakt
Een standaard informatievraag is daarmee iets heel anders dan een complexe klacht of een beslissing met financiële gevolgen.
Governance begint vóórdat je Full inschakelt
Hoe meer vrijheid een agent krijgt, hoe belangrijker de basis wordt.
Een autonome agent moet kunnen vertrouwen op actuele klantgegevens, duidelijke instructies, goede kennisbronnen en heldere procesregels.
Daarnaast moeten organisaties kunnen volgen wat een agent uitvoert. Microsoft biedt daarvoor onder andere Agent feed en Agent Supervisor, waarmee supervisors inzicht krijgen in acties, communicatie, escalaties en cases die door Case Management Agent worden verwerkt.
De praktische vragen zijn daarom niet alleen technisch:
Welke cases mag AI zelfstandig behandelen? Welke acties vereisen menselijke goedkeuring? Waar willen we eerst Shadow Mode gebruiken? En wanneer schakelen we een agent helemaal uit?
Daar zit uiteindelijk de kern van agentic Customer Service.
Niet zoveel mogelijk automatiseren, maar per proces bewust bepalen hoeveel autonomie verantwoord én waardevol is.
NEEM CONTACT OP
Bereid jouw organisatie voor op de volgende stap
Wil je bepalen welke Customer Service-processen geschikt zijn voor Shadow Mode, menselijke goedkeuring of volledige automatisering? Msquad helpt organisaties om Dynamics 365 Customer Service en AI gecontroleerd en praktisch in te richten. Neem contact met ons op en ontdek waar je veilig kunt beginnen.
